Ko je bila hibridna tinejdžerka?
Arheolozi iz Rusije su 2019. pronašli sumnjivi deo skeleta u pećini u okolini Sibira. Nakon što je analiza proteina potvrdila da je reč o kosti ljudskog porekla, istraživači sa Instituta Maks Plank otkrili su da je ona pripadala trinaestogodišnjoj devojčici.
Navodno, ona je živela pre 50.000 godina i bila je hibrid homosapijensa. Njena mama je bila neandertalka, a tata denisovan, pa su joj istraživači dali ime Deni (ili, zvanično, Denisova 11).
Ono što je neobično je da do sada nije bilo stvarnog dokaza da su se neandertalci i denisovani sretali, mešali i imali zajedničke potomke.
Iako su u početku bili iz iste grupe, razdvojili su se pre 390.000 godina i evoluirali u različite grupe. Štaviše, postojanje denisovana otkriveno je tek 2010. godine, tako da je činjenica da je otkriven pravi potomak ove dve vrste za istraživače više nego impresivna.
Otkriće potomstva neandertalaca i denisovana među malim brojem arhaičnih primeraka istraženih do danas sugeriše da je mešanje između ljudskih vrsta kasnog pleistocena bilo uobičajeno kada bi se sreli.
Slon, V., Mafessoni, F., Vernot, B. et al. The genome of the offspring of a Neanderthal mother and a Denisovan father.
Nature 561, 113–116 (2018). https://doi.org/10.1038/s41586-018-0455-x
Kako AI može da pomogne naučnim otkrićima?
Uvođenje novih tehnologija u naučna istraživanja pruža nam nov uvid u ono što nam je već poznato, ali i priliku da analiziramo nova otkrića naprednim tehnikama.
Tako su rezultati istraživanja koje su sproveli M. Mondal iz Estonije i J. Bertranpetit i O. Lao iz Španije potvrdili treću introgresiju u svim azijskim i okeanskim populacijama od arhaične populacije. Koristili su deep learning algoritme da izgrade demografski model, koristeći statističku tehniku pod nazivom „Bayesian Inference”.
Kombinujući deep learning algoritme i statističke metode, istraživači Instituta za evolucionu biologiju (IBE), Nacionalni centar za analizu genoma (CNAG-CRG) Centra za genomsku regulativu (CRG) i Univerziteta u Tartuu identifikovali su otisak novog hominida koji se ukršta sa svojim precima u genomu azijskih pojedinaca.
Rezultati istraživanja sugerišu da Denisova 11 nije bila izolovan slučaj, nego nagoveštaj šireg procesa introgresije.
Ova studija je prva koja je koristila deep learning tehnologije za analizu ljudske evolucije. Očekuje se da će u budućnosti postati učestalija u poljima kao što su biologija, genomika i evolucija.
„Pored brže obrade slika, korišćenje AI u paleontologiji može da pomogne u uspostavljanju novih istraživačkih standarda”, rekao je Congyu Yu iz Američkog muzeja prirodne istorije.
Kako deep learning može da objasni ljudsku istoriju?
Možda ste čuli da smo svi genetski povezani u vremenskom rasponu od 300 hiljada godina i da delimo zajednički afrički koren.
Pre oko 80.000 godina, deo ljudske populacije migrirao je iz Afrike na druge kontinente – događaj poznat kao „Out of Africa” (prev. „Van Afrike”).
Međutim, iako postoje dokazi da su se neandertalci i denisovani međusobno ukrštali, autori ove studije takođe insinuiraju da ove dve vrste nisu mogle da proizvedu plodne potomke.
Postojanje trećeg pretka je do sada bila samo teorija, ali deep learning je uspeo da utvrdi da je ova novootkrivena vrsta bila isprepletena s modernim ljudima pre više desetina hiljada godina.
Foto ilustracija: Freepik
Iako je deep learning omogućio prelazak sa DNK na demografiju populacije predaka, istraživači su se na ovom putu suočili sa ozbiljnim preprekama.
To je zato što su ovi demografski modeli bili mnogo složeniji od bilo čega drugog što je do danas otkriveno na ovom polju, tako da nije bilo adekvatnih statističkih alata za analizu.
Po rečima glavnog istražitelja Oskara Laoa, deep learning je uspeo da replicira tačan način na koji funkcioniše nervni sistem sisara, sa različitim veštačkim neuronima koji su specijalizovani i uče da detektuju važne obrasce za obavljanje datog zadatka i prikažu ih kao podatke koji se dalje mogu obrađivati.
„Kad god pokrenemo simulaciju, pratimo mogući put u istoriji čovečanstva. Od svih simulacija, deep learning nam omogućava da prepoznamo šta čini da se delovi slagalice naših predaka uklope”, zaključio je on.
